知乎热门选题
适用场景
当用户需要做知乎热门话题观察、热门选题参考、关键词研究、竞品内容对比、趋势判断或素材整理时使用。面向内容运营、品牌调研和创作者。
快速开始
- 先给出当前 skill 支持的输入:关键词或选题方向、要观察的平台热榜。
- 如果你只想先看样本,先取 1 页;要继续扩大,再按参数说明使用分页或
--max-items。 - 你通常会得到:榜单排名和热度信号、相关标题、作者或账号、链接或内容 ID,以及可继续追问的角度。
API Key 获取
获取或管理 API Key:访问 https://socialdatax.com/ai?from=modelscope,按官网的 API Key 申请/管理入口操作。环境变量名固定使用 SOCIALDATAX_API_KEY;不要引导用户使用其他域名。
直接调用命令
优先使用 direct CLI;能运行 shell 命令的 Agent 不需要额外配置 MCP server:
npx -y socialdatax-skills@latest zhihu hot-list \
--pretty --source-client socialdatax-skills --source-platform modelscope \
--source-skill zhihu-content-research
npx -y socialdatax-skills@latest zhihu search \
--keyword "<keyword>" --pretty --source-client socialdatax-skills \
--source-platform modelscope --source-skill zhihu-content-research
参数说明
热榜:
- 说明:用户要看当前知乎热榜时,使用
zhihu hot-list;这个命令不需要--keyword。
搜索:
- 说明:做关键词研究时,使用
zhihu search --keyword <text>;关键词保持聚焦。 - 可选:
--content-type <all|answer|article|video>:可选内容类型筛选;默认包含全部内容类型。 - 可选:
--sort-type <general|upvote_count_descending|time_descending>:可选排序参数;不传就使用默认排序。 - 可选:
--publish-time-range <all|day|week|month|three_months|half_year|year>:可选发布时间筛选;不传表示不限制发布时间。 - 可选:
--pages <n>:从当前起点继续获取并合并 N 页搜索结果;如果返回了next_page_token,可继续续页。 - 可选:
--max-items <n>:收集到 N 条搜索结果后停止。
通用:
- 可选:
--page-token <next_page_token>:不透明分页 token;第一页不要传,续页时原样回传。 - 可选:
--pretty:只影响输出格式,不改变实际请求结果。 - 可选:
--source-client socialdatax-skills --source-platform modelscope --source-skill zhihu-content-research:这是当前 Agent Skill 的来源标记;按本 Skill 示例执行时保持这些值不变。
如果用户要看当前知乎热榜,使用 zhihu hot-list;这个命令不需要 --keyword。
命令返回 JSON,包含 platform、tool、arguments 和 data。搜索支持 --pages 和 --max-items,但不支持 --all,因为搜索没有稳定的完整结果边界。多页结果会把结果合并到 data.items,并补充 page_count、item_count 和下一页标记。
输出建议
优先输出可直接复盘的结果:榜单信号、相关样本和主要角度,并标出下一步可继续追问的问题。
输出为知乎内容研究报告:相关样本、标题摘要、内容角度、互动信号和下一步建议。 先说明输入范围:结论基于当前关键词和当前返回页范围内的公开结果,不代表全站完整覆盖。 知乎搜索结果需要可追溯时,保留内容 URL、标题或摘要、作者事实和可见互动数据。
MCP 工具
与上面 direct CLI 命令对应的 MCP 工具:
zhihu_get_hot_listzhihu_search_content
如果当前 Agent 已可直接调用 MCP 工具,调用 zhihu_get_hot_list 时不要传关键词参数。
不要只因为某一页 items 为空就判断没有更多结果。
安全边界
这是只读 skill。运行时使用用户环境变量中的 SOCIALDATAX_API_KEY;生成的 Skill 文件不包含 API Key。不会读取本地浏览器数据,也不会执行登录、发帖、点赞、评论或账号修改。
示例结果
- 示例展示格式,不代表固定字段:热榜=排名/话题/热度信号、内容样本=标题/作者/链接或 ID;判断=相关原因和下一步。
异常处理
- 如果出现 SDK/依赖缺失、npm 网络、Node.js/npm/npx 不可用或执行权限错误:这是本地运行环境、依赖安装、网络或 AI 平台授权问题,不是 SocialDataX API Key 或业务数据返回错误;有权限时可自动安装或修复;需要网络或执行授权时提醒用户同意或完成授权;处理后继续原命令;不要改用公开网页搜索替代 SocialDataX 数据。
- 非余额不足的网络或 API 异常:保留错误信息,检查
SOCIALDATAX_API_KEY、参数和链接格式后原样重试一次。 - 如果返回
insufficient_balance或“积分不足”:不要重复重试;把错误里的充值链接原样展示给用户,并提醒用户充值后继续执行刚才同一条命令。 - 如果用户已经充值但仍提示余额不足:确认当前环境变量
SOCIALDATAX_API_KEY是否来自刚充值的同一个账号;必要时重新复制官网后台的 API Key。 - 分页中断:保留已取得的结果;重试仍失败:说明当前调用不可用,请用户补充或更换关键词、链接、ID 等输入后再重试。
常见问题
- 没结果:放宽关键词、减少限定,或换成更贴近用户表达的词。
- 结果太多:补场景、人群、品牌、时间范围或账号名。
- 调用失败:先确认
SOCIALDATAX_API_KEY已配置;如果是insufficient_balance或“积分不足”,按错误里的充值链接充值后继续原命令,不要反复重试。 - 担心账号安全:这是只读能力,不登录、不发帖、不点赞、不评论。
- 想继续分析:把最相关的 1-3 条结果发回来,继续缩小范围。
Scan to join WeChat group